2024년 5월, 기자 생활을 하면서 접하지 못했던 새로운 분야를 담당하게 됐다. 이름도 무엇인가 난해한 느낌의 ‘머신비전’. 그간 다뤄왔던 분야에서 아예 독립된 파트는 아니었지만 그렇다고 익숙한 내용은 전혀 아니었다. 그리고 약 반년이 지난 지금, 머신비전이라는 아이템은 여전히 내게 어려운 분야다. 흔히들 외국어를 배울 때 가장 빠르게 익히는 방법으로 그 언어를 사용하는 외국인과 직접 대화하는 것을 추천한다. 그래서 머신비전과 친해지기 위해 기자는 관련 업계 사람들과 만나서 이야기하는 것을 해결 방안으로 선택했다. 이른바 ‘머신비전 초보기자의 머신비전 이야기, 헬로머신비전’이라고 이름 지은 기획 시리즈를 통해 앞으로 머신비전 업계의 주인공들과 이야기를 나눠볼 계획이다. 이번 인터뷰는 이 기획의 첫 번째 순서로 뉴로클의 이홍석 대표를 직접 만나 머신비전, 그리고 뉴로클에 대한 스토리를 들어봤다. 뉴로클의 두 축, ‘뉴로티’와 ‘뉴로알’ Q. 먼저 뉴로클에 대한 소개를 부탁드립니다. A. 뉴로클은 AI 딥러닝 비전 소프트웨어 전문 기업입니다. 비전문가도 사용할 수 있도록 딥러닝 기술을 컴퓨터 분야에 접목해 비전검사 솔루션을 제공하고 있습니다. 서울대학교, 연세
유럽시장 성공적 노크…글로벌 시장 확대 가속화 뉴로클이 독일 슈투트가르트에서 열린 세계 최대 머신비전 전시회 VISION 2024에 참가해 오토딥러닝 비전검사 소프트웨어를 선보이며 유럽시장 진출을 위한 교두보를 성공적으로 마련했다고 밝혔다. 이번 전시회에서 뉴로클은 유럽을 중심으로 한 장비 제조업체 및 시스템 통합업체(SI)들로부터 큰 주목을 받았다. 뉴로클의 오토딥러닝 소프트웨어는 직관적인 인터페이스와 손쉬운 사용법으로 참관객들의 이목을 끌었다. 오토딥러닝 기술은 복잡한 비전검사 과정을 간소화하고, 비전 검사 분야의 새로운 표준을 제시했다는 평가를 받았다. 이번 전시에서 뉴로클은 다양한 딥러닝 모델을 통해 복잡한 제조업 환경에서도 높은 정확도의 비전검사를 실현할 수 있음을 강조했다. 최근 제조업에서는 고해상도 카메라를 사용한 검사가 늘어나는 추세에 따라 딥러닝 모델의 정확성과 처리 속도에 대한 요구가 커지고 있다. 이에 뉴로클은 제조업에서 발생하는 복잡한 문제를 해결할 수 있는 9종의 딥러닝 모델을 제공하고 있으며 이 가운데 3가지 모델이 가장 큰 주목을 받았다. 가장 주목받은 모델은 GAN 모델로 결함 데이터를 학습해 실제 결함과 유사한 가상 결함을 생성
딥러닝 비전검사 전문 기업 뉴로클은 오는 29일 오후 2시에 ‘딥러닝 비전검사의 모든 것’을 주제로 무료 웨비나를 개최한다고 밝혔다. 이번 웨비나에서는 딥러닝 비전검사 도입을 검토하고 있거나 도입 후 성능 개선 방법을 고민하는 산업 종사자를 대상으로 딥러닝 비전검사의 최신 트렌드와 성공 사례 심층 분석을 발표할 예정이다. 뉴로클은 최적의 딥러닝 모델 구조와 학습 파라미터를 자동으로 찾아 고성능의 모델을 생성하는 오토딥러닝 알고리즘을 기반으로 제조 현장에서 필수적인 제품의 외관 불량 검출을 위한 비전 검사용 소프트웨어를 연구 및 개발하고 있다. 뉴로클의 소프트웨어 뉴로티(Neuro-T)와 뉴로알(Neuro-R)은 배터리, 자동차, 반도체, 전기전자 등 다양한 공정에서 활용되고 있다. 이번 웨비나에서는 딥러닝 비전검사의 개념과 트렌드, 성공적인 도입을 위한 전략, 그리고 실제 적용 사례를 다룰 예정이다. 첫 번째 세션은 ‘딥러닝 비전 시장의 현재와 미래’를 주제로 딥러닝 비전의 개념과 최신 트렌드, 기술 발전 현황에 대해 이야기한다. 두 번째 세션에서는 ‘딥러닝 비전검사 도입 과정에서 직면하는 어려움을 해결하는 모델들’을 발표한다. 생성형 AI GAN, 비지도학
고해상도 이미지 검출 정확도 높인 솔루션으로 주목 독자 기술 ‘오토 딥러닝 알고리즘’ 기반 소프트웨어 제공 딥러닝 비전 검사 전문 기업 뉴로클이 ‘뉴로티(Neuro-T)·뉴로알(Neuro-R)’ 4.1 버전을 출시했다. 뉴로티는 AI 딥러닝 비전 트레이너로 비전 검사를 위한 AI 모델을 생성하는 소프트웨어다. 뉴로알은 뉴로티에서 생성한 검사 모델을 실시간으로 제조 공정 설비에 적하는 런타임 API이다. 이번 4.1버전은 제조 공정에서 직면하는 다양한 문제점과 어려움을 해결하는 데 중점을 두어 모든 사용자 환경에 최적화된 모델을 생성할 수 있는 여러 기능이 탑재됐다. 뉴로클이 이번에 새롭게 선보이는 솔루션의 특징을 정리하면 크게 3가지로 볼 수 있다. 패치 분할 모델로 고해상도 이미지의 검출 정확도 향상(Patch Classification 모델) 고해상도 이미지 데이터에서 미세한 결함을 검출하는 딥러닝 모델을 만들기 위해서는 기존 이미지 데이터의 크기를 조정해야 한다. 하지만 이러한 과정에서 크기가 줄어든 미세 결함이 제대로 학습되지 않아 검출 정확도가 떨어지는 문제가 발생한다. 이러한 문제를 해결하기 위해 뉴로클은 고해상도 이미지를 여러 장의 패치로 분할하
그동안 여러 산업 체계를 거친 제조·생산 산업은 여전히 생산성 최적화, 비용 절감 등 ‘효율 극대화’를 지향한다. 이는 총 생산물에서 완전한 생산품의 비율을 뜻하는 ‘수율 최대화’, 즉 ‘골든 수율’을 달성하는 것을 의미하기도 한다. 자동화 공장 ‘스마트 팩토리(Smart Factory)’를 넘어 완전 자동화 제조 시스템 ‘자율제조(Autonomous Manufacturing)’이라는 최종 종착지를 꿈꾸는 제조 산업은 로봇·인공지능(AI)·비전 등 유망기술에 눈을 돌리기 시작했다. 결국 로봇·AI·비전 등을 융합해 자율제조 기반을 마련하겠다는 청사진이다. 이 과정에서 AI 기술을 필두로 한 협동로봇·자율주행로봇(AMR)·그리퍼 등 로봇과 3D 비전·딥러닝 비전 등 융합·파생 기술이 필수로 요구될 것으로 분석된다. 해당 흐름에서 내달 3일부터 양일간 ‘2024 부산 RAV(로봇·AI·비전) 활용 전략 컨퍼런스’가 진행된다. 이번 콘퍼런스는 제조 혁신을 달성하는 데 각종 기술이 어떻게 활약하는지 기술 정의 및 사례를 중심으로 이어진다. 본 행사는 오는 7월 3일부터 사흘간 부산 해운대구 소재 전시장 벡스코에서 열리는 ‘2024 부산로봇자동화산업전시회(ROBOT
그동안 여러 산업 체계를 거친 제조·생산 산업은 여전히 생산성 최적화, 비용 절감 등 ‘효율 극대화’를 지향한다. 이는 총 생산물에서 완전한 생산품의 비율을 뜻하는 ‘수율 최대화’, 즉 ‘골든 수율’을 달성하는 것을 의미하기도 한다. 자동화 공장 ‘스마트 팩토리(Smart Factory)’를 넘어 완전 자동화 제조 시스템 ‘자율제조(Autonomous Manufacturing)’이라는 최종 종착지를 꿈꾸는 제조 산업은 로봇·인공지능(AI)·비전 등 유망기술에 눈을 돌리기 시작했다. 결국 로봇·AI·비전 등을 융합해 자율제조 기반을 마련하겠다는 청사진이다. 이 과정에서 AI 기술을 필두로 한 협동로봇·자율주행로봇(AMR)·그리퍼 등 로봇과 3D 비전·딥러닝 비전 등 융합·파생 기술이 필수로 요구될 것으로 분석된다. 해당 흐름에서 내달 3일부터 양일간 ‘2024 부산 RAV(로봇·AI·비전) 활용 전략 컨퍼런스’가 진행된다. 이번 콘퍼런스는 제조 혁신을 달성하는 데 각종 기술이 어떻게 활약하는지 기술 정의 및 사례를 중심으로 이어진다. 본 행사는 오는 7월 3일부터 사흘간 부산 해운대구 소재 전시장 벡스코에서 열리는 ‘2024 부산로봇자동화산업전시회(ROBOT
국내 기계 분야는 그동안 자동차·철강·장비·조선·반도체 등 우리나라 뿌리산업에서 다양한 역사를 남겼다. 여러 차례의 산업 체제를 거치는 과정에서도 우리 산업 성장에 기여했다. 그간 축적한 기계산업의 활약상은 4차 산업혁명·디지털 전환·탈탄소·지속가능성 경향 등 새롭게 직면한 산업 국면에서도 기계산업에 주목해야 함을 시사한다. 우리나라 각 산업을 세부적으로 분류한 지표인 ‘한국표준산업분류’에 따르면 기계산업은 크게 ‘일반 기계’, ‘전기기계’, ‘정밀기계’, ‘수송기계’, ‘금속 제품’ 등으로 분류된다. 각 항목은 또 수많은 영역으로 기계를 정의한다. 그만큼 기계는 우리나라 산업에 다각적으로 녹아있다는 뜻이 된다. 기계산업은 현재 지정학적 지정학적·정치적 리스크, 전방 산업 침체, 글로벌 경기 둔화, 고금리 등으로 성장에 제동이 걸렸다. 반면 IT 수요 회복과 글로벌 투자 확대를 기반으로 분위기 전환을 모색하고 있다. 한국기계연구원 관계자는 “현재 전 세계 기계산업은 긍정적인 신호와 부정적인 요인이 공존하는 양상으로 흘러가고 있다”고 분석하기도 했다. 이에 전문가들은 인공지능(AI)·로봇·빅데이터·디지털 트윈·확장현실(XR) 등 차세대 기술이 홍수처럼 등장하는
국내 기계 분야는 그동안 자동차·철강·장비·조선·반도체 등 우리나라 뿌리산업에서 다양한 역사를 남겼다. 여러 차례의 산업 체제를 거치는 과정에서도 우리 산업 성장에 기여했다. 그간 축적한 기계산업의 활약상은 4차 산업혁명·디지털 전환·탈탄소·지속가능성 경향 등 새롭게 직면한 산업 국면에서도 기계산업에 주목해야 함을 시사한다. 우리나라 각 산업을 세부적으로 분류한 지표인 ‘한국표준산업분류’에 따르면 기계산업은 크게 ‘일반 기계’, ‘전기기계’, ‘정밀기계’, ‘수송기계’, ‘금속 제품’ 등으로 분류된다. 각 항목은 또 수많은 영역으로 기계를 정의한다. 그만큼 기계는 우리나라 산업에 다각적으로 녹아있다는 뜻이 된다. 기계산업은 현재 지정학적 지정학적·정치적 리스크, 전방 산업 침체, 글로벌 경기 둔화, 고금리 등으로 성장에 제동이 걸렸다. 반면 IT 수요 회복과 글로벌 투자 확대를 기반으로 분위기 전환을 모색하고 있다. 한국기계연구원 관계자는 “현재 전 세계 기계산업은 긍정적인 신호와 부정적인 요인이 공존하는 양상으로 흘러가고 있다”고 분석하기도 했다. 이에 전문가들은 인공지능(AI)·로봇·빅데이터·디지털 트윈·확장현실(XR) 등 차세대 기술이 홍수처럼 등장하는
뉴로클은 AI 딥러닝 비전 소프트웨어 ‘뉴로티 4.0(Neuro-T 4.0)’이 2024 이노베이터 어워즈(Innovators Awards)에서 플래티넘을 수상했다고 23일 밝혔다. 4년 연속 이노베이터 어워즈를 수상한 뉴로클은 AI 기반의 자동 레이블링 기능과 가상 결함 생성 모델(GAN)을 선보이며 세계적으로 기술의 우수성을 인정받았다. 이노베이터 어워즈는 전 세계 비전 시스템의 최신 기술, 서비스 동향을 제공하는 전문매체인 비전 시스템 디자인(Vision Systems Design)에서 주최하는 상이다. 혁신적인 기술과 제품을 대상으로 치열한 경쟁을 통해 선정되며, 머신비전 업계에서 권위 있는 상으로 여겨진다. 이번 상을 받은 뉴로티는 딥러닝 지식과 무관하게 비전문가도 코딩 없이 비전검사에 필요한 고성능의 딥러닝 모델을 생성할 수 있는 소프트웨어다. 뉴로클이 자체 개발한 오토딥러닝 알고리즘이 탑재되어 있어 최적의 딥러닝 모델 구조와 학습 파라미터를 자동으로 찾아 한 번의 클릭만으로 쉽게 검출 정확도가 높은 검사 모델을 만들 수 있다. 뉴로티 4.0에는 국내 제조업에서 겪고 있는 결함 데이터 부족 문제를 해결하는 가상 결함 생성 모델(GAN)이 포함되어
뉴로클이 국제 AI 전시회 등에 참가하며 글로벌 비즈니스 확장을 가속한다고 밝혔다. 뉴로클은 딥러닝 비전 소프트웨어 전문 기업으로, 제조 현장에서 필수적인 제품의 외관 불량 검출을 위해 누구나 사용할 수 있는 비전 검사용 소프트웨어를 연구 및 개발하고 있다. 주요 제품으로는 노코드 AI 딥러닝 모델 트레이너인 ‘뉴로티(Neuro-T)’, 실시간 인퍼런스 엔진인 ‘뉴로알(Neuro-R)’이 있다. 특히 뉴로티의 경우, 뉴로클의 독자적 기술인 ‘오토 딥러닝 알고리즘(Auto Deep Learning Algorithm)’을 통해 코딩에 대한 지식이 없는 사용자도 손쉽게 딥러닝 불량 검출 모델을 생성할 수 있도록 해 사용자의 편의성을 극대화한다. 뉴로클은 5월 1일부터 3일까지 서울 코엑스에서 진행되는 ‘2024 AI EXPO(국제 인공지능 대전)’에 참가를 포함해 총 3개의 세계적인 전시회에 참가해 배터리, 자동차 등 다양한 산업군에서의 AI 딥러닝 기반 비전 검사 활용 사례를 국내외 기업에 선보일 계획이다. 딥러닝에 대한 사전 지식이 없어도 산업현장에 적용할 수 있는 딥러닝 비전 검사 소프트웨어를 직접 시연한다. 뉴로클은 전시회를 통해 제품의 가치를 알리고, 글
전 세계 산업 성장을 이끌 것으로 평가되는 이차전지는 내년 1400GWh 규모로 성장할 것으로 전망된다. 이에 따라 국제에너지기구(IEA)는 이차전지 활용에 대부분의 점유율 차지하는 전기차 시장도 같은 해 전 세계 판매량 최대 약 2000만 대에 도달한다는 예측을 내놨다. 이렇게 잠재력이 확보된 이차전지는 안전성, 효율성, 사용성 등과 관련된 숙제를 동반하고 있다. 폭발부터 주행거리까지 이슈를 극복해야 하는데, 이는 이차전지 제조 영역에서의 혁신을 요구한다. 업계는 공정 설비의 자동화와 고도화를 실현해 배터리 수율 및 안전성을 높이겠다는 품질관리 전략을 내세운다. 주로 각형·원통형·파우치형 등으로 구성되는 배터리는 전극·조립·화성 등으로 제조 공정이 세분화되며, 여기에는 양극재·음극재·전해질·분리막 등 소재가 활용된다. 배터리 품질관리 솔루션 업계는 이런 공정 및 소재를 활용한 배터리 제조 공정의 혁신에 지속 다가가는 중이다. 이달 18일 ‘2024 배터리 품질관리 세미나’가 온라인 세미나 플랫폼 두비즈(duBiz)에서 개최된다. 이번 세미나는 코그넥스코리아·이스라비젼코리아·뉴로클·LMI테크놀로지스 등 배터리 품질관리 영역에서 활약하는 업체 관계자가 연사로
전 세계 산업 성장을 이끌 것으로 평가되는 이차전지는 내년 1400GWh 규모로 성장할 것으로 전망된다. 이에 따라 국제에너지기구(IEA)는 이차전지 활용에 대부분의 점유율 차지하는 전기차 시장도 같은 해 전 세계 판매량 최대 약 2000만 대에 도달한다는 예측을 내놨다. 이렇게 잠재력이 확보된 이차전지는 안전성, 효율성, 사용성 등과 관련된 숙제를 동반하고 있다. 폭발부터 주행거리까지 이슈를 극복해야 하는데, 이는 이차전지 제조 영역에서의 혁신을 요구한다. 업계는 공정 설비의 자동화와 고도화를 실현해 배터리 수율 및 안전성을 높이겠다는 품질관리 전략을 내세운다. 주로 각형·원통형·파우치형 등으로 구성되는 배터리는 전극·조립·화성 등으로 제조 공정이 세분화되며, 여기에는 양극재·음극재·전해질·분리막 등 소재가 활용된다. 배터리 품질관리 솔루션 업계는 이런 공정 및 소재를 활용한 배터리 제조 공정의 혁신에 지속 다가가는 중이다. 이달 18일 ‘2024 배터리 품질관리 세미나’가 온라인 세미나 플랫폼 두비즈(duBiz)에서 개최된다. 이번 세미나는 코그넥스코리아·이스라비젼코리아·뉴로클·LMI테크놀로지스 등 배터리 품질관리 영역에서 활약하는 업체 관계자가 연사로
뉴로클이 스마트공장·자동화산업전 2024(Smart Factory+Automation World 2024, 이하 AW 2024)’에 참가해 딥러닝 비전 기술 기반의 검사 솔루션을 선보였다. 스마트공장·자동화산업전 2024은 아시아 최대 규모 스마트공장 및 자동화산업 전문 전시회다. 이번 전시회는 3월 27일부터 29일까지 총 3일간 코엑스 전시장 전관에서 개최되며, 올해는 450여개 기업이 2000여 부스 규모로 참여했다. 뉴로클은 딥러닝 기술을 컴퓨터 비전 분야에 접목해 이미지 및 영상을 해석할 수 있는 소프트웨어를 연구 개발하고 있다. 자체 개발한 자체 딥러닝 모델 최적화 알고리즘과 인퍼런스 엔진을 통해 딥러닝 모델 생성 기회를 제공하며, 자동화된 데이터 관리와 모델링으로 우수한 사용성을 보유하고 있다. 딥러닝 비전은 인공지능의 하위 집합인 딥러닝 기술과 컴퓨터 비전 기술이 접목된 기술이다. 이 기술을 통해 생성된 딥러닝 비전 모델은 사람의 뇌와 유사하게 판단, 역할을 수행한다. 뉴로클은 이러한 딥러닝 비전 모델로 품질향상을 위한 비전검사를 진행한다. 특히 비전검사의 초격차를 만들어내는 ‘오토딥러닝 알고리즘’은 최적의 딥러닝 모델 구조와 학습 파라미터를
배터리 품질관리 세미나서 '배터리 공장의 압도적인 검사 정확도를 보장하는 오토 러닝 비전 솔루션' 발표 뉴로클의 이홍석 대표가 딥러닝 기반의 혁신적인 배터리 비전검사 솔루션에 대해 소개하면서 해당 솔루션이 배터리 검사 과정을 혁신적으로 변화시킬 것이라고 전망했다. 뉴로클 이홍석 대표는 2024 배터리 품질관리 세미나에서 '배터리 공장의 압도적인 검사 정확도를 보장하는 오토 러닝 비전 솔루션'을 주제로 발표하며 이같이 소리를 높였다. 이 대표에 따르면 뉴로클의 딥러닝 솔루션은 기존 방식에 비해 검사 정확도와 효율성을 대폭 개선한다. 특히 솔루션은 '오토 딥러닝' 알고리즘을 사용해, 배터리 검사 과정에서 발생할 수 있는 다양한 결함들을 더 빠르고 정확하게 감지할 수 있다. 이 대표는 "뉴로클의 딥러닝 기술은 비정형화된 결함을 정확하게 식별하는 데 큰 강점을 가지고 있으며, 이는 품질 관리에 있어서 혁명적인 변화를 의미한다"고 언급했다. 뉴로클은 국내외 다양한 배터리 제조사와 협력을 통해 그들의 비전 검사 솔루션을 최적화하고 있다. 이홍석 대표는 "뉴로클은 국내 기업이지만 글로벌 시장에서도 경쟁력을 가지고 있으며, 이미 여러 국제적인 기업들과 협력해 우리 기술의
뉴로클이 인터배터리 2024에서 배터리 셀 외관검사를 위한 오토딥러닝 솔루션을 소개했다. 뉴로클은 딥러닝 비전 소프트웨어 전문기업이다. 전문지식 여부에 상관없이 누구나 AI 딥러닝 모델을 만들고, 이미지를 분류할 수 있는 딥러닝 비전 소프트웨어를 제공해, 다양한 분야의 이미지 해석 문제를 AI 딥러닝으로 해결하고 있다. 배터리 산업이 커지면서 품질 유지 및 향상이 중요 문제로 떠오르고 있다. 높은 기술력을 기반으로 생산된 배터리의 우수한 품질을 유지하기 위해서는 다양한 방법의 검사 솔루션이 요구된다. 정확도 높은 검사를 위해 배터리 업체들은 앞다투어 AI 및 딥러닝 기술을 도입하여 검사를 진행하고 있다. 뉴로클의 오토딥러닝 솔루션은 배터리 품질 향상에 기여할 수 있는 혁신적인 검사 솔루션이다. 특히, 배터리 셀 외관검사의 비정형 불량을 검출하는 데에 탁월한 성능을 발휘한다. 뉴로클이 자체적으로 개발한 오토 딥러닝 알고리즘은 최적의 모델 구조와 파라미터를 자동적으로 찾아 매번 일관되게 높은 성능의 딥러닝 검사 모델을 생성한다. 해당 알고리즘이 탑재된 뉴로클의 소프트웨어 뉴로티(Neuro-T)를 통해 여러 배터리 제조 현장에서 AI 기술 기반의 비전검사를 손쉽게
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UPDATE: 2024년 11월 24일 21시 28분
